Twee analisten van LinkedIn bedachten de term ‘datawetenschapper’ in 2008. Ze probeerden gewoon te beschrijven wat ze doen, namelijk bedrijfswaarde ontlenen aan de enorme hoeveelheid gegevens die door hun website worden gegenereerd. In het proces noemden ze uiteindelijk de functietitel waar de komende jaren een ongelooflijke vraag naar zou zijn en die zelfs zou worden genoemd als ‘Meest sexy baan van de 21steeuw.'
Nu zijn organisaties die ‘data’ als een waardevol bezit beschouwen, op zoek naar deze data-experts of ‘wetenschappers’ om hen naar de toekomst te leiden.
Dus, wat is er nodig om een geweldige datawetenschapper te zijn? ……… Een verscheidenheid aan vaardigheden!
Korte blik op de kernvaardigheden van een datawetenschapper.
Het proces van data science omvat 3 fasen.
- Gegevens vastleggen
- Gegevensanalyse
- Presentatie
Laten we de rol van een datawetenschapper in elk van deze fasen nader bekijken.
Gegevens vastleggen
het omzetten van een dubbel naar een int
- Programmeer- en databasevaardigheden
De eerste stap van datamining is het vastleggen van de juiste gegevens. Dus om een datawetenschapper te zijn, is het erg essentieel om bekend te zijn met tools en technologieën, vooral de open source-tools zoals Hadoop, Java, Python, C ++ en databasetechnologieën zoals SQL, NoSQL, HBase enzovoort.
- Bedrijfsdomein en expertise
Gegevens verschillen per bedrijf. Daarom is voor het begrijpen van de bedrijfsgegevens expertise nodig, die alleen mogelijk is door in een bepaald gegevensdomein te werken.
Bijvoorbeeld: gegevens die op medisch gebied worden verzameld, zullen heel anders zijn dan de gegevens van een kledingwinkel in de detailhandel.
java verschil tussen uitbreidt en implementeert
- Datamodellering, magazijn en ongestructureerde datavaardigheden
Organisaties verzamelen enorme hoeveelheden gegevens via verschillende bronnen. De gegevens die op deze manier worden vastgelegd, zijn ongestructureerd en moeten vóór analyse worden georganiseerd. Daarom moet een datawetenschapper bedreven zijn in het modelleren van de ongestructureerde data.
Gegevensanalyse
- Statistische toolvaardigheden
De essentiële vaardigheid van een datawetenschapper is te weten hoe hij de statistische tools zoals R, Excel, SAS enzovoort moet gebruiken. Deze tools zijn nodig om de vastgelegde gegevens te malen en te analyseren.
- Wiskundige vaardigheden
Computerwetenschappelijke kennis alleen is niet voldoende om een datawetenschapper te zijn. Het profiel van de datawetenschapper vereist iemand die grootschalige algoritmen en programmeren van machine learning kan begrijpen, terwijl hij een bekwame statisticus is. Hiervoor is expertise nodig in andere wetenschappelijke en wiskundige disciplines naast computertalen.
Presentatie
c ++ sorteermethode
- Vaardigheden in visualisatietool
U kunt de verzamelde gegevens misschien minen en modelleren, maar bent u in staat om deze te visualiseren?
Als je een succesvolle datawetenschapper wilt zijn, moet je kunnen werken met een aantal datavisualisatietools om data-analyses visueel weer te geven. Enkele hiervan zijn R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing en Google Visualization API enz.
Maar dit is niet het einde! Als je echt een datawetenschapper wilt worden, moet je ook over de volgende vaardigheden beschikken:
- Communicatie vaardigheden: Statistieken en Excel zijn lastig om mee om te gaan. Datawetenschappers moeten de gegevens zo kunnen presenteren dat ze de resultaten naar de zakelijke gebruikers communiceren.
- Zakelijke vaardigheden : Datawetenschappers zullen meerdere rollen moeten spelen. Ze zouden moeten communiceren met verschillende mensen in de organisatie. Daarom zal het hebben van sterke zakelijke vaardigheden, waaronder communicatie, plannen, organiseren en beheren, een grote hulp zijn. Dit omvat het begrijpen van zakelijke en toepassingsvereisten en het dienovereenkomstig interpreteren van de informatie. Ook moet hij een algemeen begrip hebben van de belangrijkste uitdagingen in de branche en moet hij zich bewust zijn van de financiële ratio's voor betere besluitvorming. Het komt erop neer dat een datawetenschapper ook ‘Zakelijk’ denkt.
- Probleemoplossend vermogen: Dit lijkt voor de hand liggend, aangezien bij data science alles draait om het oplossen van problemen. Een efficiënte datawetenschapper moet de tijd nemen en het probleem grondig onderzoeken en een haalbare oplossing bedenken die past bij de gebruiker.
- Voorspellingsvaardigheden: Een datawetenschapper moet ook een efficiënte voorspeller zijn. Hij moet een brede kennis van algoritmen hebben om de juiste te selecteren die goed bij het datamodel past. Dit vereist een zekere mate van creativiteit om de gegevens verstandig te gebruiken en weer te geven.
- Hacken: Ik weet dat het eng klinkt, maar verschillende hackvaardigheden, zoals het manipuleren van tekstbestanden op de opdrachtregel, het begrijpen van gevectoriseerde bewerkingen en algoritmisch denken, zullen je een betere datawetenschapper maken.
Als we naar de bovenstaande vaardigheden kijken, is het duidelijk dat het als Data Scientist niet alleen gaat om alles over data te weten. Het is een functieprofiel met een samensmelting van datavaardigheden, rekenvaardigheden, zakelijke vaardigheden en communicatieve vaardigheden. Met al deze vaardigheden bij elkaar kan een Data Scientist met recht de Rockstar van het IT-veld worden genoemd.
Check lijst om een geweldige en efficiënte datawetenschapper te worden:
We hebben de vaardigheden besproken die nodig zijn om een datawetenschapper te worden. Er is een enorm verschil tussen gewoon datawetenschapper worden en een geweldige en efficiënte datawetenschapper worden. De volgende vaardigheden, samen met de bovengenoemde vaardigheden, onderscheiden je van een normale of zelfs een middelmatige datawetenschapper.
- Wiskundige vaardigheden - Berekeningen, matrixbewerkingen, numerieke optimalisatie, stochastische methoden, enz.
- Statistische vaardigheden - Regressiemodellen, tress, classificaties, diagnostiek, toegepaste statistieken, etc.
- Communicatie - Visualisatie, presentatie en schrijven.
- Database - Naast CouchDB kennis in niet-traditionele databases zoals MongoDB en Vertica.
- Programmeertalen - Varken, Hive, Java, Python, etc.
- Natuurlijke taalverwerking en Datamining.
Edureka heeft een speciaal samengesteld waarmee u expertise opdoet in Machine Learning-algoritmen zoals K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes. Je leert de begrippen Statistieken, Tijdreeksen, Text Mining en ook een inleiding tot Deep Learning. Nieuwe batches voor deze cursus beginnen binnenkort !!